Monocular Event Visual Inertial Odometry based on Event-corner using Sliding Windows Graph-based Optimization 基于事件相机的单目视觉惯性里程计

粒子滤波算法预测电池寿命。包括电池容量数据和MATLAB程序。

信噪比matlab代码详解评估基于感知的语音增强损失 请在这里找到引用论文和脚本的脚本。 在此存储库中，我们提供用于训练/验证数据准备（包括感知加权滤波器的幅度响应），网络训练/验证（包括感知加权滤波器损耗和基于PESQ的损耗），网络推断，增强的语音波形的源代码。重建和测量。 该代码是基于由Juan Manuel Mart´ın-Donas编写的感知加权滤波器损失项目和PMSQE的项目。 然后由赵浩然进行整合和修改。 介绍 在该项目中，针对语音增强应用评估了两个基准损失和两个基于感知的损失。 将均方误差（MSE）损失和对数功率MSE损失作为基准进行测试。 对感知加权滤波器损失和基于PESQ的损失进行评估和比较。 先决条件 2014a或更高版本 3.6 CPU或NVIDIA GPU + 9.0 7.0.5 入门 安装 安装1.14.0和2.3.1 需要安装一些Python软件包，请在Python脚本中查看详细信息。 安装 数据集 请注意，在本项目中，干净的语音信号是从（降采样到8 kHz）中提取的，而噪声信号是从数据库中提取的。 为了在此项目中运行脚本，假定上述数据库在本地可用。 训练和

层次分析matlab代码基于分层分割的协同显着检测 1此代码适用于论文：** [1] Z. Liu，W。Zou，L。Li，L。Shen和O. Le Meur，“基于分层分段的共显着性检测”，IEEE信号处理。 Lett。，第一卷21号1，第88-92页，2014年1月。只能用于非商业目的。 如果您使用我们的代码，请引用论文[1]。 2此代码需要[2] P. Arbelaez，M。Maire，C。Fowlkes，J。Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE模式分析和机器智能交易，第1卷。 33，不。 ，第5卷，第898-916页，2011年5月。[2]的源代码包含在“ lib”文件夹中，也可以从以下位置下载 3运行代码我们已经在ubuntu 12.04下测试了此代码。 在MATLAB中运行Demo.m，您将看到一个示例。

【论文：麦克风阵列增强】Speech Enhancement Based on the General Transfer Function GSC and Postfiltering...-附件资源

Breast Ultrasound Image Classification Based on Multiple-Instance Learning

【优化求解】基于School Based Optimization (SBO)求解单目标问题matlab源码.zip

遗传算法的交叉是使用排序方法开发的，称为基于等级的交叉类型 I 和类型 II（RBC-I 和 RBC-II）。 这些交叉的详细说明可在以下出版物中找到： 新罕布什尔州卡马鲁丁和马萨诸塞州拉希德（2017 年 10 月）。 使用新的基于等级的交叉来平衡资源限制的装配线。 在物理学杂志：会议系列（第 908 卷，第 1 期，第 012059 页）中。 眼压出版。

基于matlab的抠图代码基于学习的抠图 Zheng、Yuanjie 和 Chandra Kambhamettu 的 Python 实现。 “基于学习的数字抠图。” 计算机视觉，2009 IEEE 第 12 届国际会议。 IEEE，2009 年。 要求 python 3.5+（虽然它应该在 2.7 上运行） scipy 麻木 matplotlib 运行演示 'python learning_based_matting.py' 结果 更多信息 有关更多信息，请参阅原始论文原始matlab代码在这里 免责声明 该代码可免费用于学术/研究目的。 使用风险自负，我们不对由此代码造成的任何损失负责。 随意提交请求请求以修复错误。 接触 () 原作者：

matlab合并代码窗口 Visual-watermarking-system-based-on-digital-image 数字图像可视化水印系统的设计与实现 (LSB算法、DCT算法、随机间隔算法、区域校验位算法、图像降级算法、图像降级算法改进等6种数字水印算法的实现) 程序介绍 这是源自我的本科毕业设计的程序，使用Python实现了一个数字图形可视化水印系统。 因为在毕设过程中，发现目前全网涉及到数字水印算法99%都是用matlab实现的，几乎没有合适的Python实现代码，于是只能参照matlab代码和算法原理，自己实现Python代码，在实现过程中也遇到了不少问题。所以我将实现成功的代码分享出来，有需要的人可以少走一些弯路，少费工夫 并且截取部分毕业论文，上面有较为详细的操作演示 论文获得2020本科优秀毕业论文 功能 LSB基本算法 随机间隔算法 区域校验位算法 图像降级算法 图像降级算法改进 DCT算法 运行方式 直接运行即可 main.py是源代码 main.exe是用pyinstaller导出的exe可执行程序(因较大没有上传) GUI使用的Tkinter，因为涉及多